2025年計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理專業(yè)期末考試試卷及答案一、選擇題（每題2分，共20分）

1.以下哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的基本任務(wù)？

A.目標(biāo)檢測

B.圖像分類

C.圖像分割

D.圖像識別

答案：D

2.以下哪個不是深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.隨機(jī)森林

答案：C

3.以下哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法？

A.SIFT

B.HOG

C.HAH

D.HOF

答案：C

4.以下哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法？

A.Kalman濾波

B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤

C.基于模型的目標(biāo)跟蹤

D.基于外觀的特征匹配

答案：D

5.以下哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法？

A.區(qū)域增長

B.水平集

C.區(qū)域生長

D.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割

答案：C

6.以下哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的圖像恢復(fù)方法？

A.基于深度學(xué)習(xí)的圖像恢復(fù)

B.基于小波變換的圖像恢復(fù)

C.基于插值的圖像恢復(fù)

D.基于圖像重建的圖像恢復(fù)

答案：C

二、填空題（每題2分，共20分）

1.計(jì)算機(jī)視覺中的基本任務(wù)包括：______、______、______、______。

答案：目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割、圖像識別

2.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用有：______、______、______。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤

3.計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法有：______、______、______。

答案：SIFT、HOG、HAH

4.計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法有：______、______、______。

答案：Kalman濾波、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤、基于模型的目標(biāo)跟蹤

5.計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法有：______、______、______。

答案：區(qū)域增長、水平集、基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割

6.計(jì)算機(jī)視覺中的圖像恢復(fù)方法有：______、______、______。

答案：基于深度學(xué)習(xí)的圖像恢復(fù)、基于小波變換的圖像恢復(fù)、基于插值的圖像恢復(fù)

三、判斷題（每題2分，共20分）

1.計(jì)算機(jī)視覺是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個分支，主要研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息。（）

答案：√

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，常用于圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)。（）

答案：√

3.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，常用于圖像生成、圖像修復(fù)等任務(wù)。（）

答案：√

4.SIFT（尺度不變特征變換）是一種常用的圖像特征提取方法，具有良好的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。（）

答案：√

5.圖像分割是將圖像劃分為若干個區(qū)域，每個區(qū)域代表圖像中的一個物體或場景。（）

答案：√

6.目標(biāo)跟蹤是在視頻中實(shí)時檢測和跟蹤目標(biāo)位置的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域。（）

答案：√

7.圖像恢復(fù)是指從損壞或模糊的圖像中恢復(fù)出清晰圖像的技術(shù)。（）

答案：√

8.計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛、人臉識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。（）

答案：√

9.計(jì)算機(jī)視覺的研究方法主要分為傳統(tǒng)方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。（）

答案：√

10.計(jì)算機(jī)視覺的研究目標(biāo)包括提高圖像質(zhì)量、降低計(jì)算復(fù)雜度、提高魯棒性等。（）

答案：√

四、簡答題（每題5分，共20分）

1.簡述計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)。

答案：計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)包括目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割和圖像識別。

2.簡述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用。

答案：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤等。

3.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法。

答案：計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法包括SIFT、HOG和HAH等。

4.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法。

答案：計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法包括Kalman濾波、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤和基于模型的目標(biāo)跟蹤等。

5.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法。

答案：計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法包括區(qū)域增長、水平集和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割等。

五、論述題（每題10分，共20分）

1.論述計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，主要包括：

（1）車輛檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測道路上的車輛，為自動駕駛系統(tǒng)提供目標(biāo)信息。

（2）車道線檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測道路上的車道線，為自動駕駛系統(tǒng)提供行駛路徑信息。

（3）障礙物檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測道路上的障礙物，為自動駕駛系統(tǒng)提供安全預(yù)警。

（4）交通標(biāo)志識別：通過圖像處理技術(shù)識別道路上的交通標(biāo)志，為自動駕駛系統(tǒng)提供導(dǎo)航信息。

2.論述計(jì)算機(jī)視覺在人臉識別領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：計(jì)算機(jī)視覺在人臉識別領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，主要包括：

（1）人臉檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測圖像中的人臉，為人臉識別提供輸入。

（2）人臉識別：通過圖像處理技術(shù)識別圖像中的人臉，為人臉識別系統(tǒng)提供身份驗(yàn)證。

（3）人臉跟蹤：通過圖像處理技術(shù)跟蹤視頻中的人臉，為人臉識別系統(tǒng)提供實(shí)時監(jiān)控。

（4）人臉屬性分析：通過圖像處理技術(shù)分析人臉的年齡、性別、表情等屬性，為人臉識別系統(tǒng)提供豐富的人臉信息。

六、案例分析題（每題10分，共20分）

1.案例背景：某公司希望開發(fā)一款基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類系統(tǒng)，用于對產(chǎn)品進(jìn)行分類。

案例分析：

（1）請簡述圖像分類系統(tǒng)在產(chǎn)品分類中的應(yīng)用。

答案：圖像分類系統(tǒng)在產(chǎn)品分類中的應(yīng)用主要包括：自動識別產(chǎn)品類別、提高生產(chǎn)效率、降低人工成本等。

（2）請簡述開發(fā)圖像分類系統(tǒng)所需的技術(shù)。

答案：開發(fā)圖像分類系統(tǒng)所需的技術(shù)包括：圖像采集、圖像預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、模型評估等。

（3）請簡述如何提高圖像分類系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。

答案：提高圖像分類系統(tǒng)的準(zhǔn)確率可以從以下幾個方面入手：

①優(yōu)化圖像預(yù)處理流程，提高圖像質(zhì)量；

②選擇合適的特征提取方法，提高特征表達(dá)能力；

③優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高模型性能；

④增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，提高模型泛化能力。

2.案例背景：某公司希望開發(fā)一款基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測系統(tǒng)，用于視頻監(jiān)控。

案例分析：

（1）請簡述目標(biāo)檢測系統(tǒng)在視頻監(jiān)控中的應(yīng)用。

答案：目標(biāo)檢測系統(tǒng)在視頻監(jiān)控中的應(yīng)用主要包括：實(shí)時檢測視頻中的目標(biāo)、提供目標(biāo)位置信息、實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控的智能化。

（2）請簡述開發(fā)目標(biāo)檢測系統(tǒng)所需的技術(shù)。

答案：開發(fā)目標(biāo)檢測系統(tǒng)所需的技術(shù)包括：視頻采集、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類等。

（3）請簡述如何提高目標(biāo)檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和實(shí)時性。

答案：提高目標(biāo)檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和實(shí)時性可以從以下幾個方面入手：

①優(yōu)化目標(biāo)檢測算法，提高檢測準(zhǔn)確率；

②優(yōu)化目標(biāo)跟蹤算法，提高跟蹤實(shí)時性；

③優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高模型性能；

④增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，提高模型泛化能力。

本次試卷答案如下：

一、選擇題（每題2分，共20分）

1.D

解析：計(jì)算機(jī)視覺中的基本任務(wù)包括目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割和圖像識別。目標(biāo)檢測是定位圖像中的對象，圖像分類是對圖像中的對象進(jìn)行分類，圖像分割是將圖像中的對象和背景分開，而圖像識別是識別圖像中的對象是什么。

2.C

解析：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤等。支持向量機(jī)（SVM）是一種傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不屬于深度學(xué)習(xí)。

3.C

解析：SIFT（尺度不變特征變換）、HOG（方向梯度直方圖）和HAH（直方圖方向）都是圖像特征提取方法。HAH并不是一個標(biāo)準(zhǔn)的特征提取方法。

4.D

解析：計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法包括Kalman濾波、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤和基于模型的目標(biāo)跟蹤等?；谕庥^的特征匹配不是目標(biāo)跟蹤方法。

5.C

解析：計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法包括區(qū)域增長、水平集和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割等。區(qū)域生長是一種基于像素的圖像分割方法，而不是基于外觀的特征匹配。

6.C

解析：計(jì)算機(jī)視覺中的圖像恢復(fù)方法包括基于深度學(xué)習(xí)的圖像恢復(fù)、基于小波變換的圖像恢復(fù)和基于插值的圖像恢復(fù)等?；诓逯档膱D像恢復(fù)不是常用的圖像恢復(fù)方法。

二、填空題（每題2分，共20分）

1.目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割、圖像識別

解析：這四項(xiàng)是計(jì)算機(jī)視覺中的基本任務(wù)，分別對應(yīng)于識別圖像中的對象、對對象進(jìn)行分類、將圖像分割成不同的區(qū)域以及識別圖像中的對象是什么。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤

解析：這三種方法是目前深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)，分別用于圖像分類、圖像生成和目標(biāo)跟蹤。

3.SIFT、HOG、HAH

解析：SIFT、HOG和HAH是三種常見的圖像特征提取方法，它們各自有不同的應(yīng)用場景和特點(diǎn)。

4.Kalman濾波、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤、基于模型的目標(biāo)跟蹤

解析：這三種方法是目標(biāo)跟蹤中常用的技術(shù)，分別對應(yīng)于經(jīng)典的方法、深度學(xué)習(xí)方法和基于模型的方法。

5.區(qū)域增長、水平集、基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割

解析：這三種方法是圖像分割中常用的技術(shù)，分別對應(yīng)于基于像素的方法、基于幾何的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。

6.基于深度學(xué)習(xí)的圖像恢復(fù)、基于小波變換的圖像恢復(fù)、基于插值的圖像恢復(fù)

解析：這三種方法是圖像恢復(fù)中常用的技術(shù)，分別對應(yīng)于基于深度學(xué)習(xí)的方法、基于小波變換的方法和基于插值的方法。

三、判斷題（每題2分，共20分）

1.√

解析：計(jì)算機(jī)視覺確實(shí)是從圖像或視頻中獲取信息的一個分支，它涉及到圖像處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域。

2.√

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的一個重要應(yīng)用，它在圖像分類、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得了顯著的成果。

3.√

解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，它通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，能夠生成逼真的圖像。

4.√

解析：SIFT算法確實(shí)具有良好的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，這使得它在圖像特征提取中得到了廣泛應(yīng)用。

5.√

解析：圖像分割的目的是將圖像中的對象和背景分開，這是圖像識別和目標(biāo)檢測等任務(wù)的基礎(chǔ)。

6.√

解析：目標(biāo)跟蹤是在視頻中實(shí)時檢測和跟蹤目標(biāo)位置的技術(shù)，它在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。

7.√

解析：圖像恢復(fù)是從損壞或模糊的圖像中恢復(fù)出清晰圖像的技術(shù)，它在圖像處理和圖像質(zhì)量提升中有著重要作用。

8.√

解析：計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛、人臉識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，這些應(yīng)用都依賴于計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)。

9.√

解析：計(jì)算機(jī)視覺的研究方法確實(shí)主要分為傳統(tǒng)方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。

10.√

解析：計(jì)算機(jī)視覺的研究目標(biāo)包括提高圖像質(zhì)量、降低計(jì)算復(fù)雜度、提高魯棒性等，這些目標(biāo)是推動計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展的動力。

四、簡答題（每題5分，共20分）

1.計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)包括目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割和圖像識別。

解析：這四項(xiàng)任務(wù)分別對應(yīng)于識別圖像中的對象、對對象進(jìn)行分類、將圖像分割成不同的區(qū)域以及識別圖像中的對象是什么。

2.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤等。

解析：這三種方法是目前深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)，分別用于圖像分類、圖像生成和目標(biāo)跟蹤。

3.計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法包括SIFT、HOG和HAH等。

解析：這些方法各自有不同的應(yīng)用場景和特點(diǎn)，SIFT適用于尺度不變和旋轉(zhuǎn)不變的特征提取，HOG適用于紋理特征的提取，HAH則是一種較新的特征提取方法。

4.計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法包括Kalman濾波、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤和基于模型的目標(biāo)跟蹤等。

解析：這些方法分別對應(yīng)于經(jīng)典的方法、深度學(xué)習(xí)方法和基于模型的方法，它們在目標(biāo)跟蹤中各有優(yōu)劣。

5.計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法包括區(qū)域增長、水平集和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割等。

解析：這些方法分別對應(yīng)于基于像素的方法、基于幾何的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法，它們在圖像分割中各有應(yīng)用。

五、論述題（每題10分，共20分）

1.計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：

（1）車輛檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測道路上的車輛，為自動駕駛系統(tǒng)提供目標(biāo)信息。

（2）車道線檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測道路上的車道線，為自動駕駛系統(tǒng)提供行駛路徑信息。

（3）障礙物檢測：通過圖像處理技術(shù)檢測道路上的障礙物，為自動駕駛系統(tǒng)提供安全預(yù)警。

（4）交通標(biāo)志識別：通過圖像處理技術(shù)識別道路上的交通標(biāo)志，為自動駕駛系統(tǒng)提供導(dǎo)航信息。

解析